Miért igényel az AI speciális hardvert?
A modern AI-modellek, különösen a mélytanulási modellek rendkívül számításigényes mátrixszorzási és tenzoroperációkat végeznek a tanítás és az inferencia során. A CPU-k sorozatos feldolgozásra optimalizálva komplex utasításkészlettel rendelkeznek, míg a GPU-k ezredes, párhuzamosan futtatható kisebb maggal rendelkeznek, ami ideálissá teszi őket az AI-számítások párhuzamos végrehajtásához.
GPU vs. TPU a vállalati AI számára
A GPU-k (grafikus feldolgozóegységek) sokoldalú gyorsítók, amelyeket széles körben alkalmazzák mind az AI-tanítás, mind az inferencia terén. A TPU-k (Tensor Processing Units) Google által fejlesztett speciális ASIC-ek, amelyek a tenzoroperációkra összpontosítanak. A TPU-k meghatározott esetekben gyorsabbak a GPU-knál, de főleg Google Cloud-on érhetők el, és korlátozott keretrendszer-kompatibilitással rendelkeznek.
Vállalati hardverstratégiák
A legtöbb szervezet felhőalapú GPU-erőforrásokhoz fér hozzá a nagy tanítási feladatokhoz, majd helyszíni vagy peremhálózati hardvert alkalmaz az inferenciához. A GPU-felhő-kiadás optimalizálható spot/preemptible példányok, kevert precíziós tanítás és modellkompressziós technikák alkalmazásával.